這篇文章主要介紹了Python如何實(shí)現(xiàn)模擬隨機(jī)游走圖形效果，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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具體如下：

在python中，可以利用數(shù)組操作來(lái)模擬隨機(jī)游走。

下面是一個(gè)單一的200步隨機(jī)游走的例子，從0開(kāi)始，步長(zhǎng)為1和-1，且以相等的概率出現(xiàn)。純Python方式實(shí)現(xiàn)，使用了內(nèi)建的 random 模塊：

# 隨機(jī)游走
import matplotlib.pyplot as plt
import random
position = 0
walk = [position]
steps = 200
for i in range(steps):
  step = 1 if random.randint(0, 1) else -1
  position += step
  walk.append(position)
fig = plt.figure()
plt.title("www.jb51.net")
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(walk)
plt.show()

第二種方式：簡(jiǎn)單的把隨機(jī)步長(zhǎng)累積起來(lái)并且可以可以使用一個(gè)數(shù)組表達(dá)式來(lái)計(jì)算。因此，我用 np.random 模塊去200次硬幣翻轉(zhuǎn)，設(shè)置它們?yōu)?和-1，并計(jì)算累計(jì)和：

# 隨機(jī)游走
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nsteps = 200
draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps)
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walk = steps.cumsum()
fig = plt.figure()
plt.title("www.jb51.net")
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(walk)
plt.show()

一次模擬多個(gè)隨機(jī)游走

# 隨機(jī)游走
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nwalks = 5
nsteps = 200
draws = np.random.randint(0, 2, size=(nwalks, nsteps)) # 0 or 1
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walks = steps.cumsum(1)
fig = plt.figure()
plt.title("www.jb51.net")
ax = fig.add_subplot(111)
for i in range(nwalks):
  ax.plot(walks[i])
plt.show()

當(dāng)然，還可以大膽的試驗(yàn)其它的分布的步長(zhǎng)，而不是相等大小的硬幣翻轉(zhuǎn)。你只需要使用一個(gè)不同的隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)，如 normal 來(lái)產(chǎn)生相同均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的正態(tài)分布：

steps = np.random.normal(loc=0, scale=0.25, size=(nwalks, nsteps))

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python如何實(shí)現(xiàn)模擬隨機(jī)游走圖形效果”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

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轉(zhuǎn)載源于：http://vcdvsql.cn/article38/csiepp.html

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